Che cos'è la data intelligence? Trasformare i dati in conoscenza e la conoscenza in decisioni
La quantità di dati prodotti nel mondo cresce ogni giorno.
Conversazioni sui social, notizie, commenti degli utenti, comportamenti digitali, interazioni, ricerche, dati di mercato e innumerevoli altre fonti generano di continuo nuovi dati.
Ma il problema di fondo delle organizzazioni non è più accedere ai dati: è riuscire a capire che cosa significhi un determinato dato.
La data intelligence indica che i dati provenienti da fonti diverse vengano interpretati, messi in relazione e trasformati in conoscenza utilizzabile nelle decisioni, invece di essere soltanto raccolti e riportati.
In breve, il punto non è vedere più dati:
È capire che cosa vi stanno dicendo i dati.
Dato e conoscenza non sono la stessa cosa
Che oggi un marchio sia stato citato 50.000 volte è un dato.
Che questo numero sia del 40% superiore a quello della settimana scorsa è un altro dato.
Che gran parte delle conversazioni si concentri attorno a un tema specifico è un risultato.
Quando vediamo che questo cambiamento è iniziato dopo un determinato evento, che è più forte in certi pubblici e che incide sulla percezione del marchio, non parliamo più solo di numeri ma di un quadro dotato di senso.
È esattamente qui che emerge il valore della data intelligence.
Dato → Contesto → Relazione → Insight → Decisione
Che cosa dicono insieme dati diversi?
Gli eventi del mondo reale non avvengono all'interno di un'unica fonte di dati.
Un tema può nascere sui social, passare ai siti di informazione, crescere nei commenti degli utenti ed essere discusso in modi del tutto diversi sulle varie piattaforme.
Il quadro visto da una sola fonte può quindi rappresentare solo una parte dell'immagine complessiva.
L'approccio della data intelligence consente di valutare insieme punti dati diversi.
Perché a volte l'informazione più importante non sta dentro un singolo dato, ma nella relazione tra dati diversi.
Qual è la differenza tra data analytics e data intelligence?
I due concetti sono strettamente collegati ma non indicano la stessa cosa.
- La data analytics
- Si concentra sull'esame dei dati per far emergere schemi, cambiamenti e risultati.
- La data intelligence
- Mira a valutare quegli esiti analitici in un contesto più ampio e a trasformarli in una struttura che chi decide possa comprendere e usare.
Cioè, mentre l'analisi chiede:
Che cosa vediamo nei dati?
la data intelligence vi aggiunge:
Che cosa significa e perché è importante per noi?
È questa la domanda che aggiunge.
Più dati non è sempre meglio
Disporre di milioni di punti dati può sembrare impressionante.
Ma se i dati sono fatti di contenuti ripetuti, fonti spam, account automatici, risultati non pertinenti o segnali inaffidabili, il volume da solo non offre alcun vantaggio.
Per questo nella data intelligence non conta solo la quantità dei dati, ma la loro qualità, il contesto, l'affidabilità e la relazione reciproca.
Anche un'analisi avanzata costruita su dati non corretti può arrivare a una conclusione sbagliata.
A quali domande risponde la data intelligence?
Il valore della data intelligence non si misura da quante metriche diverse compaiano su una dashboard.
Il suo valore sta nel saper ricavare, da dati complessi, le risposte a domande importanti.
- Che cosa sta cambiando?
- Perché sta cambiando?
- Che cosa innesca il cambiamento?
- Chi influenza?
- Quali temi stanno salendo?
- Quali rischi si stanno formando?
- Quali opportunità emergono?
- A che cosa bisogna prestare attenzione d'ora in poi?
I dati producono un valore reale per le decisioni solo quando iniziano a rispondere a queste domande.
Come sta cambiando l'IA la data intelligence?
L'intelligenza artificiale rende possibile elaborare insiemi di dati molto grandi e complessi e valutare assai più rapidamente le relazioni al loro interno.
Ma non ogni interpretazione prodotta da un'IA è automaticamente corretta.
Per questo, in un approccio moderno alla data intelligence, contano quanto la velocità anche il contesto, l'affidabilità dei dati, la verificabilità e l'evidenza.
Il valore dei sistemi analitici di domani non verrà dall'elaborare più dati, ma dal saper dare senso ai dati giusti nel contesto giusto.
Il valore del dato emerge nel momento in cui cambia una decisione
Ciò di cui le organizzazioni hanno bisogno non sono centinaia di nuovi grafici o migliaia di nuove metriche.
Il bisogno reale è vedere, tra milioni di punti dati:
- Quale conta?
- Perché conta?
- Che cosa sta cambiando?
- E che cosa dobbiamo farne?
È poter vedere le risposte a queste domande.
Il dato è ciò che possedete. La data intelligence è ciò che ne capite.